智能驾驶深度报告：久闻其声，终见其来

1 .a T Tabl e_First|Tabl e_Summary Tabl e_First|T abl e_R eportD ate 2020 年 08 月 11 日 证 Tabl e_First|Tabl e_Rati ng 券 研 智能驾驶深度报告：久闻其声，终见其来 投资建议： 中性 究 报 告 汽车行业 上次建议： 投资要点： Tabl e_First|Tabl e_Author ➢ 智能驾驶的价值 吴程浩 分析师 执业证书编号：S0590518070002 智能驾驶以“服务人”、“替代人”为目的，其价值体现为：提升安全 电话：0510-85613163 邮箱：wuch@glsc.com.cn 性、推动节能减排、提高舒适性等。在不同的场景与应用下，用户对智能 驾驶功能需要不一样，将会影响其演进速度。 行 当前智能驾驶处于辅助驾驶员操作的阶段：汽车通过搭载先进的传感器、 业 深 计算平台、电控执行器等硬件结合软件算法实现智能驾驶功能。随着硬件 度 的不断升级与算法的完善，智能驾驶最终进化目标为完全替代人的无人驾 研 究 驶阶段。智能驾驶功能的不断演进也是汽车及相关产业逐步重构的过程。 ➢ 三力合一，推动智能驾驶发展；标杆已至，智能驾驶进入成长期 （1）国家、地方、行业全方位的政策鼓励与支持； （2）供给端：传感器、计算机、通讯技术等逐渐成熟，技术成本下降， 智能驾驶功能越来越丰富； Tabl e_First|T abl e_C hart 一年内行业相对大盘走势 （3）需求端：符合法规或者标准要求的智能驾驶功能将最为刚性；显性 汽车 沪深300 38% 价值清晰的智能驾驶功能市场接受度高；个性化的智能驾驶功能用户兴趣 26% 高，但市场接受度将由其产品成熟度、用户的支付意愿等共同决定。 14% 2% 当前，乘用车市场智能驾驶功能搭载率越来越高，并逐步向中低端车型渗 -10% 2019-08 2019-12 2020-03 2020-07 透。随着特斯拉国产化并迅速放量，其带来了智能驾驶全新体验与认知。 标杆已至，竞品纷纷应战，智能驾驶将由导入期进入成长期，体现为搭载 Tabl e_First|Tabl e_Contacter 功能越来越多，渗透率越来越高。 ➢ 智能驾驶的产业机会：未来已来，只是分布不匀 整车端：智能驾驶功能开发需要大量投入。具有资金、技术优势的龙头企 业有望胜出，而队尾企业只能黯然离场。大浪淘沙，胜者为王。 零件端：当前我国缺乏智能驾驶领域零部件Tier1，并且整车企业集成能 Tabl e_First|Tabl e_Rel ateRepor t 力有限，本土零部件企业分享智能驾驶红利的路径为： 相关报告 （1）存量零部件，从边缘/独立功能零部件争取国产化替代机会； （2）增量零部件，积极布局产品与提升集成能力，争取成为未来Tier1； （3）壁垒零部件，外资进入有壁垒的领域，将是本土企业的蓝海。 从公司层面，我们应该关注汽车电子零部件公司进入先进国际整车平台的 能力。华为公司在智能驾驶领域积极布局，目标成为未来行业Tier1，其 也有望带动国产汽车电子供应链的发展，建议关注。 服务与测试端： 随着智能驾驶的测试与开发需求提升，必然水涨船高。 ➢ 风险提示 汽车销量不及预期，智能驾驶技术发展进度不及预期，疫情导致的供应链 风险。 请务必阅读报告末页的重要声明 1 

2 . 行业深度研究 正文目录 1 智能驾驶：重构产业的革命 .................................................................................. 6 1.1 智能驾驶简介.............................................................................................. 6 1.2 智能驾驶的价值 .......................................................................................... 6 1.3 智能驾驶演化路径 ...................................................................................... 7 2 政策、技术、市场共同推动，智能驾驶正在驶来................................................... 9 2.1 政策支持：国家战略方向；地方大力扶持；行业积极响应 ........................ 9 2.2 技术进步：感知/智能/通讯技术导入；ADAS 率先成熟............................ 12 2.3 市场需求：特斯拉引领智能驾驶体验；商用车追求安全高效................... 15 3 智能驾驶产业链：增量机会与产业重构............................................................... 19 3.1 智能驾驶产业链：分工与合作，集成能力是关键 ..................................... 19 3.2 感知层: 确定的增量市场，期待国产放量................................................. 21 3.3 执行层：底盘电控有壁垒，动力升级有机会 ............................................ 27 3.4 决策层（控制器与计算平台）：国产替代与增量机会 ............................... 30 3.5 人机交互：智能座舱提升体验，监控状态确保安全 ................................. 34 3.6 整车企业：龙头企业积极布局，队尾黯然离场 ........................................ 39 4 相关标的建议及推荐： ....................................................................................... 44 4.1 投资策略 ................................................................................................... 44 4.2 推荐标的（一） ：广汽集团（乘用车龙头） .............................................. 46 4.3 推荐标的（二） ：潍柴动力（商用车龙头） .............................................. 47 4.4 推荐标的（三） ：德赛西威（具备未来 Tier1 潜力） ................................ 47 4.5 推荐标的（四） ：中国汽研（测试体系与开发服务） ............................... 48 图表目录 图表 1：智能驾驶（服务人与代替人） ........................................................................... 6 图表 2：自动紧急制动系统 AEB 原理 ............................................................................. 6 图表 3：汽车行业“新四化”是全方位的革命.................................................................... 7 图表 4: SAE 智能驾驶分级定义.................................................................................... 7 图表 5：智能网联汽车智能化等级 .................................................................................. 8 图表 6：谷歌 Waymo 自动驾驶开发历程 ....................................................................... 8 图表 7：L4 级别智能驾驶技术成熟时间预测 .................................................................. 8 图表 8: 智能驾驶演化路径 .............................................................................................. 8 图表 9：商用车智能驾驶应用时间预测 ........................................................................... 9 图表 10：自动驾驶卡车场景与商业价值 ......................................................................... 9 图表 11：各国自动（智能）驾驶发展政策 ................................................................... 10 图表 12：国家部委智能汽车支持政策 .......................................................................... 10 图表 13: 中国部分智能驾驶示范区 ............................................................................... 10 图表 14: 湖南湘江新区与百度推出 Rototaxi 运营 ..................................................... 10 图表 15：2020 年 4 月，部分地方智能汽车发展相关政策 ........................................... 11 图表 16：智能网联汽车标准体系框架 .......................................................................... 12 图表 17：ADAS 智能网联汽车标准体系已完成............................................................ 12 图表 18：主动安全/ADAS/AD 相关标准计划 ............................................................... 12 2 请务必阅读报告末页的重要声明 

3 . 行业深度研究 图表 19：商用车主动安全法规将要实施 ....................................................................... 12 图表 20：感知识别的内容 ............................................................................................. 13 图表 21： Moblieye 产品与技术的历程 ...................................................................... 13 图表 22：不同等级智能驾驶对计算能力的需求 ............................................................ 13 图表 23：车联网（V2X）功能简图............................................................................... 13 图表 24：常见乘用车 ADAS 功能、价值及其原理 ....................................................... 14 图表 25：乘用车常见 ADAS 功能................................................................................. 15 图表 26：商用车紧急制动系统组成 .............................................................................. 15 图表 27： ADAS 功能体验调查，用户满意度不高 ...................................................... 15 图表 28：智能驾驶用户调查，用户兴趣很高 ............................................................... 15 图表 29：乘用车市场自动泊车功能搭载情况 ............................................................... 16 图表 30：中国乘用车市场汽车销量分布 ....................................................................... 16 图表 31：20 万元以下品牌搭载 AP 功能的车型 ........................................................... 16 图表 32：自主品牌 AP 功能搭载车型情况.................................................................... 16 图表 33：2012-2019 年特斯拉销量与 Autopilot.......................................................... 17 图表 34：特斯拉智能驾驶宣传 ..................................................................................... 17 图表 35：特斯拉智能驾驶功能 Autopilot 的历程 ......................................................... 17 图表 36：国产智能驾驶平台与特斯拉对比 ................................................................... 18 图表 37：全球 ADAS 市场预测 2019-2027 ................................................................. 18 图表 38：中国商用车 TCO 分解 ................................................................................... 18 图表 39：高速干线物流成为多数公司选择 ................................................................... 18 图表 40：中国重卡市场客户整合趋势 .......................................................................... 18 图表 41：跨域物流市场规模巨大（百亿元） ............................................................... 18 图表 42：智能驾驶主要功能 ......................................................................................... 19 图表 43：智能驾驶功能分工与合作 .............................................................................. 19 图表 44： ADAS 级别智能驾驶产业链上下游 ............................................................. 20 图表 45：全球 ADAS 市场 Tier1 集成商市场份额........................................................ 20 图表 46：博世智能驾驶产品线 ..................................................................................... 20 图表 47：国内汽车电子企业产品线 .............................................................................. 20 图表 48：自动驾驶生态网络展望 .................................................................................. 21 图表 49：华为汽车事业部布局目标成为行业 Tier1 ...................................................... 21 图表 50：汽车零部件头部企业基本是 Tier1 ................................................................. 21 图表 51：雷达、超声波、摄像头应用 .......................................................................... 22 图表 52：各类感知传感器的优点、缺点对比 ............................................................... 22 图表 53：主要感知传感器原理及比较 .......................................................................... 22 图表 54：智能驾驶等级与传感器搭载之间的关系 ........................................................ 23 图表 55：智能驾驶汽车传感器配置对比 ....................................................................... 23 图表 56：视觉系统产业链 ............................................................................................. 23 图表 57： Mobileye 占前视摄像头市场主导地位 ........................................................ 23 图表 58：车载摄像头种类及应用场景 .......................................................................... 24 图表 59：车载摄像头分类及功能 .................................................................................. 25 图表 60：典型车载雷达系统搭配（1+2+2） ................................................................ 25 图表 61：2016 年全球毫米波雷达市场格局................................................................. 25 图表 62：保隆科技毫米波雷达产品介绍 ....................................................................... 25 图表 63：地图与其他传感器感知距离比较 ................................................................... 26 图表 64：不同等级的智能驾驶对地图的要求 ............................................................... 26 图表 65：高等级智能驾驶定位方法 .............................................................................. 26 3 请务必阅读报告末页的重要声明 

4 . 行业深度研究 图表 66：车规级 GNSS/IMU 产品 ................................................................................ 26 图表 67：不同车载定位方式对比 .................................................................................. 27 图表 68：2017 年国内电动转向（EPS）市场格局 ...................................................... 27 图表 69：2017 年国内（ESC）市场格局 ..................................................................... 27 图表 70：电动助力转向系统结构示意图 ....................................................................... 28 图表 71：博世 iBooster 产品各组成部分示意图 .......................................................... 28 图表 72：博世车身稳定系统(ESC)组成及原理 ............................................................. 28 图表 73：AMT 产品介绍 ............................................................................................... 29 图表 74: 车智能驾驶功能：预测驾驶 ........................................................................... 29 图表 75：升级中的汽车电子电气架构 .......................................................................... 30 图表 76：汽车控制器原理 ............................................................................................. 30 图表 77：传统软件架构与 AUTOSAR 架构对比 .......................................................... 31 图表 78：汽车电子控制单元（ECU）产业链 ............................................................... 31 图表 79：软件硬件分离的域控制器 .............................................................................. 31 图表 80：大陆汽车动力域控制器(PDU)产品布局 ......................................................... 31 图表 81：座舱域控制器供应商及其产品 ....................................................................... 32 图表 82：座舱域控制架构“一芯多屏” .......................................................................... 32 图表 83：全球汽车座舱域控制器出货量预测 ............................................................... 32 图表 84：三代汽车电子半导体对比 .............................................................................. 33 图表 85：德赛西威 IPU03 控制器 ................................................................................. 33 图表 86：ADAS/AD 域控制器供应商及其产品............................................................. 34 图表 87：国产地平线芯片应用情况 .............................................................................. 34 图表 88：车规级芯片开发周期长 .................................................................................. 34 图表 89：智能座舱的产业结构 ..................................................................................... 35 图表 90：智能座舱系统方案 ......................................................................................... 35 图表 91：中控液晶屏搭载率较高（%） ....................................................................... 35 图表 92：液晶仪表盘搭载率有潜力（%）.................................................................... 35 图表 93：HUD 搭载率较低（%） ................................................................................. 36 图表 94：10~20 万车型 液晶仪表搭载对比 ................................................................. 36 图表 95：中国市场液晶仪表盘市场规模预测 ............................................................... 36 图表 96：中国市场抬头显示市场规模预测 ................................................................... 36 图表 97：全球车载中控硬件市场格局 .......................................................................... 37 图表 98：全球液晶屏幕市场格局 .................................................................................. 37 图表 99：中控 /仪表屏产业链上下游 ........................................................................... 37 图表 100：中控屏产业链中的主要公司 ........................................................................ 37 图表 101：车用液晶仪表产业链中的主要公司 ............................................................. 37 图表 102：智能座舱域的功能安全标准相对较低 .......................................................... 37 图表 103： DMS 的作用............................................................................................... 38 图表 104： DMS 组成及工作原理 ................................................................................ 38 图表 105：虹软科技 DMS 解决方案 ............................................................................. 39 图表 106：“两客一危”智能化解决方案 ........................................................................ 39 图表 107：汽车软件代码量巨大 ................................................................................... 39 图表 108：传统汽车 EEA 已经成为产品开发的瓶颈 .................................................... 39 图表 109： Model 3 集中式 EEA，开创行业先河 ....................................................... 40 图表 110：特斯拉智能驾驶控制器（FSD）工作模式 ................................................... 40 图表 111：大众汽车对未来汽车价值链预测.................................................................. 40 图表 112: 大众汽车开发全新 EEA 与 OS ..................................................................... 40 4 请务必阅读报告末页的重要声明 

5 . 行业深度研究 图表 113：汽车企业需要招聘更多的软件人才 .............................................................. 41 图表 114：国际整车企业因自动驾驶而纷纷抱团 .......................................................... 41 图表 115：国内传统主机厂的智能驾驶规划及现状 ...................................................... 41 图表 116：乘用车企业 ROE 连续下降，部分已经营困难 ............................................. 42 图表 117：部分企业削减研发费缓解经营压力 .............................................................. 42 图表 118：头部企业的研发费用规模超过 40 亿元 ........................................................ 42 图表 119：广汽集团在研发投入占比上表现出色 .......................................................... 42 图表 120：长城汽车、长安汽车研发人员占比较高 ...................................................... 42 图表 121：2020 年 Q1 弱势品牌下降越发明显，市场集中度还有很大的提升空间...... 43 图表 122：一汽解放在智能驾驶领域布局及其推进计划 ............................................... 43 图表 123：潍柴动力将智能驾驶、智能物流纳入“2020-2030 战略” ............................ 43 图表 124：干线物流智能驾驶协作模式 ........................................................................ 44 图表 125：重卡市场 CR4 的市场份额不断上升............................................................ 44 图表 126：欧洲重卡市场趋势：头部聚集 ...................................................................... 44 图表 127：从产业维度看当前智能驾驶领域投资机会 .................................................. 45 图表 128：国内上市公司在智能驾驶零部件上的布局 .................................................. 46 图表 129：中国汽研 I-VISTA 测评车辆 ADAS 功能，提供技术开发服务 .................... 48 5 请务必阅读报告末页的重要声明 

6 . 行业深度研究 1 智能驾驶：重构产业的革命 1.1 智能驾驶简介 智能驾驶是指汽车通过搭载先行的传感器、控制器、执行器、通讯模块等设备实 现协助驾驶员对车辆的操控，甚至完全代替驾驶员实现无人驾驶的功能。 高等级的智能驾驶是智能交通体系的一部分，通过 V2X（车联网）技术汽车能够 与道路信息、交通信号、其他车辆等周围环境联接为一体，形成“人、车、路”高效 运行的交通体系。而在智能汽车内部，各种类型的传感器代替了人的眼睛与耳朵，感 知着汽车周围情况；强大算力的控制器代替了人的大脑，决策着车辆行驶路线；响应 灵敏的执行器代替了人的手脚，执行着智能大脑的命令。被“代替”的驾驶员则通过 全新的人机交互环境，享受着智能的体验与服务。这是智能驾驶的愿景，也是定义各 个子功能的发展目标。 图表 1：智能驾驶（服务人与代替人） 图表 2：自动紧急制动系统 AEB 原理 来源：国联证券研究所 来源：中国知网 1.2 智能驾驶的价值 ➢ 智能驾驶功能的价值 安全始终是汽车出行的第一要务，早期的智能驾驶功能主要是集中在帮助驾驶 员减少交通事故的辅助驾驶功能。其中典型的功能为 AEB（Autonomous Emergency Braking,自动紧急制动系统）。AEB 系统通过摄像头或雷达检测和识别前方车辆，在 有碰撞可能的情况下先用声音和警示灯提醒驾驶者进行制动操作回避碰撞。根据 Euro NCAP 研究结果显示：AEB 技术能在现实世界中减少 38%的追尾碰撞，且无论 是在城市道路（限速 60km/h）或郊区道路行驶的情况下，效果并无显著差别。早在 2012 年，欧盟就出台规定要求 2014 年出产的新车必须配备 AEB 系统。2014 年初， Euro NCAP 正式将 AEB 纳入评分体系，没有配备 AEB 系统的车型将很难获得 5 星 级评价。 在中国，过去 10 多年汽车快速普及并常年保持着全球第一大汽车市场的规模。 巨大的汽车保有量，给社会带来了多方面挑战。根据中国汽车研究院《中国自动驾驶 安全读本》中的介绍了当前我国交通领域的诸多问题，包括：人为原因导致的交通事 6 请务必阅读报告末页的重要声明 

7 . 行业深度研究 故率占比 90%；因为交通拥堵北京人平均经济成本在 4013.31 元/年；我国物流费用 在 GDP 中的比重达到 14.6%，远超欧美国家，效率低下等。智能驾驶功能可以成为 解决这些痛点的方案，其价值体现为： 1) 提升安全性：智能驾驶功能帮助减少交通事故率。 2) 推动节能减排：协同式交通系统可以提高燃油经济性及交通效率。 3) 提高舒适性：减轻驾驶负担，解放人的时间。 ➢ 智能驾驶的产业价值 汽车行业正在经历着一百多年来最为剧烈的产业变革。突出特点就是行业的“新 四化”趋势（电气化， 智能化，网联化，共享化） ，这是一场全方位的产业变革。其 将使汽车由传统的机械产品转变为移动出行服务的智能终端。 在这一变革中，智能驾驶将显著提升汽车电子、软件算法等在汽车开发中的比重， 最先进的计算机、通讯、算法等技术成果将被用于智能驾驶的开发。传统汽车行业的 生产组织要素：知识技能，组织模式等都将被全面改变。高等级的智能驾驶将使汽车 公司从传统制造业公司转变为高科技公司，创造众多的转型与新增机会。智能驾驶功 能的不断演进也是对汽车产业逐步重构的过程。 图表 3：汽车行业“新四化”是全方位的革命 图表 4: SAE 智能驾驶分级定义 产业链结构 生产组织要素 属性与销售 智能化 电气化 共享化 网联化 来源：国联证券研究所 来源： SAE 1.3 智能驾驶演化路径 ➢ 智能驾驶分级 当前行业普遍遵循 SAE 协会定义的智能驾驶等级，其中 L2 级以下的智能驾驶 通常被成为 ADAS（高级驾驶辅助系统） ，其最大的特点是系统只是在特定场景下給 驾驶员提供协助，车辆行驶决策权在驾驶员，对应驾驶员需要承担所有的责任与后果。 而在 L4 及以上的智能驾驶因为是汽车主导着驾驶行为，责任主体为汽车生产或者汽 车服务商。对于 L3 级别的智能驾驶，因为其只能在特定条件下代替人，并且在系统 失效的时候需要人及时接管车辆，在实际应用中的可操作性及责任界定问题在行业内 外存在较大争议。从技术角度，L3 级别智能驾驶是技术发展的必经阶段，但从法律 及产品应用角度，其存在着较大的风险。 7 请务必阅读报告末页的重要声明 

8 . 行业深度研究 在我国，智能驾驶常以智能网联汽车作为官方的名称，特别突出了车联网功能。 以我国更加完备的通讯基础设施形成车路协同效应，对比欧美的单车智能化。在工信 部的《国家车联网产业标准体系建设指南（智能网联汽车）（2017 年） 》中其对智能 化等级的划分也与 SAE 定义一致。 ➢ 智能驾驶技术路径选择 在智能驾驶的演化路径上，Waymo、百度等高科技公司直接针对 L4 级别的智能 驾驶进行研发，L4 级别的智能驾驶也常被称为无人驾驶或者全自动驾驶。谷歌 Waymo 从 2009 年就开了相关研究，其利用在 AI 算法领域的优势通过样车收集数据 不断迭代自动驾驶功能。目前，Waymo 在该领域投入最大、积累数据最多、应用最 全面。从技术角度分析，针对 L4 级别的智能驾驶虽然已经有了很多进步，但是其还 只是处于试验研究阶段。面对情况复杂的开放道路，技术成熟度还未达到全面商业化 运营的要求。2019 年，著名咨询公司 Gartner 在其报告中认为 L4 级别自动驾驶技 术全面成熟还需要 10 年以上。 图表 5：智能网联汽车智能化等级 图表 6：谷歌 Waymo 自动驾驶开发历程 来源：工信部官网 来源：汽车之家 图表 7：L4 级别智能驾驶技术成熟时间预测 图表 8: 智能驾驶演化路径 来源： Gartner 官网 来源：汽车工程协会节能路线图、国联证券研究所 主流的汽车企业还是遵循着从 ADAS 级别功能导入为基础逐步向 L3 甚至 L4 级 别的智能驾驶方向演进，其结合先进的传感器、计算平台等硬件不断迭代算法，完善 自动驾驶功能，并扩展智能驾驶应用的场景。总体来看，当前 L2 智能驾驶已经较为 成熟，正在向 L3 阶段发展。虽然部分汽车企业，如特斯拉、奥迪、小鹏等已经宣传 8 请务必阅读报告末页的重要声明 

9 . 行业深度研究 开发出具备 L3 技术能力的智能驾驶汽车，但因为 ODD(Operational Design Domain: 设计运行区域)在法律及标准上还没有明确，其还更多以 L2+或 L2.5 作为产品来定义。 在 2020 年 2 月，由发改委等 11 部委发布的《智能汽车创新发展战略》中明确 “到 2025 年，中国标准智能汽车的技术创新、产业生态、基础设施、法规标 提出： 准、产品监管和网络安全体系基本形成。实现有条件自动驾驶的智能汽车达到规模化 生产，实现高度自动驾驶的智能汽车在特定环境下市场化应用。智能交通系统和智慧 城市相关设施建设取得积极进展，车用无线通信网络（LTE-V2X 等）实现区域覆盖， 新一代车用无线通信网络（5G-V2X）在部分城市、高速公路逐步开展应用，高精度 时空基准服务网络实现全覆盖。 ” 在商用车领域， L1/L2 级别的智能驾驶有望在法规、市场、技术的驱动下快速 渗透。针对 L3/L4 级别的智能驾驶，更有可能在特定场景下实现商业应用，例如高 速公路的长途干线物流，低速运行的封闭园区环境。特定场景，有可能降低技术开发 的难度，同时对应的商业价值更加明确，有利于实现技术迭代与大规模商业化落地。 图表 9：商用车智能驾驶应用时间预测 图表 10：自动驾驶卡车场景与商业价值 来源：行业协会 来源：亿欧咨询 2 政策、技术、市场共同推动，智能驾驶正在驶来 2.1 政策支持：国家战略方向；地方大力扶持；行业积极响应 ➢ 智能驾驶的国家战略 智能驾驶特别是无人驾驶因为对汽车产业影响深远，主要发达国家都非常重视其 发展，纷纷出台支持政策与法规。而我国在 2015 年《中国制造 2025》明确将提出对 智能驾驶发展的要求。我国一系列政策包括了：宏观统筹、产业规划、产业融合、技 术标准、关键技术与零部件发展、创新指导等。综合国家的相关指导政策，智能驾驶 在发展、产业、技术、应用层面都有重大的意义。 发展层面：智能驾驶汽车是成为汽车强国的战略选择。 产业层面：鼓励相关产业跨界融合，产业链重构，智能化，网络化，平台化发展。 技术层面：智能驾驶带动了高新技术的发展。 9 请务必阅读报告末页的重要声明 

10 . 行业深度研究 应用层面：汽车由机械运载工具转变为智能移动空间和应用终端，新兴业态的重 要载体。 图表 11：各国自动（智能）驾驶发展政策 图表 12：国家部委智能汽车支持政策 来源：电动汽车百人会 来源：中汽中心（CATARC） 在最新发布的《智能汽车创新发展战略》中已明确指出智能驾驶汽车是国家战略 发展方向，其包括： “（一）智能汽车已成为全球汽车产业发展的战略方向；（二）发 展智能汽车对我国具有重要的战略意义；（三）我国拥有智能汽车发展的战略优势。” 地方政府积极培育智能驾驶产业链 ➢ 地方大力扶持智能驾驶行业 当前，地方政府对智能驾驶发展也极为重视，纷纷出台各项鼓励与支持政策。包 括：依托新型城镇化和智能化道路交通设施等重大工程建设，纷纷建立智能公交与车 路协同技术应用示范线路；制定示范应用推广计划，逐年扩大智能网联公交车示范区 域和应用数量；制定政府采购要求，逐年提高智能驾驶环卫车等的示范应用比例；设 立人才专项配套政策，引导行业人聚集；扶持企业的智能驾驶技术研发等。地方政府 希望通过不断扩大智能驾驶示范应用规模，以示范应用带动产业发展。2020 年 4 月， 百度在湖南湘江新区的支持下推出了自动驾驶出租车服务，在商业化运营上向前进了 一步。在保增长、新基建投资的背景下，各级地方政府纷纷出台相关政策促进智能驾 驶汽车的发展。 图表 13: 中国部分智能驾驶示范区 图表 14: 湖南湘江新区与百度推出 Rototaxi 运营 来源：电动汽车百人会 来源：百度新闻、国联证券研究所 10 请务必阅读报告末页的重要声明 

11 . 行业深度研究 ➢ 行业标准体系正在成形，安全防护相关功能成为强制标准 行业标准是指导智能驾驶发展的重要依据。相关部门将智能网联汽车标准体系框 架定义为“基础”、 “通用规范”、 “产品与技术应用” 、“相关标准”四个部分，同时根 据各具体标准在内容范围、技术等级上的共性和区别，对四部分做进一步细分，形成 图表 15：2020 年 4 月，部分地方智能汽车发展相关政策 地方 政策 内容 《上海市道路交通自动驾驶开放测试场景管理办 从“管理机构及职责、开放测试场景申请与审核、自动驾 法(试行)(草案)》 驶开放测试场景管理”等方面给出相关管理办法和措施。 《上海市促进在线新经济发展行动方案(2020- 《行动方案》提到，要“加速发展‘无接触’配送，重点 2022 年)》 发展无人机、无人车等无人驾驶运载工具，满足城市间、城市 内、社区内流通配送需求。 ”同时“大力发展新型移动出行， 推进智能网联汽车商业化场景应用，探索自动驾驶出租车等出 上海市 行新方式，加快‘人-车-路-云’协同的基础设施建设，打造 智慧出行服务链。 ” 《上海市公共数据资源开放 2020 年度工作计 其中在交通出行方面表示要“进一步深化开放地面公交、 划》 轨道交通、静态交通、路网运行、特种车辆、自动驾驶等，打 造交通出行优质数据集，为智慧交通规划、自动驾驶研发等领 域发展提供数据支撑。 沈阳市 《2020 年沈阳市数字经济工作要点》 要“深入推进技术协同攻关，重点围绕智能网联驾驶、智 能机器人、数字医疗、IC 装备等部署创新链，推进新松虚拟 现实(VR)研究院、东软国际健康产业园等重大项目建设。 ” 北京市 《2020 年海淀区优化营商环境工作要点》 要“持续推进人工智能、智能网联汽车产业等前沿产业创 新发展。加快自动驾驶示范区建设，推进全域开放测试，启动 封闭测试场建设。 ” 河北省 《河北省数字经济发展规划(2020-2025 年)》 包括“支持保定经济技术开发区、沧州经济技术开发区等 园区发展智能网联汽车产业，开展自动驾驶和车路协同研发试 验及试点应用，加大市场推广和场景示范探索力度。 ” 江苏省 《交通强国江苏方案》 提出要“培育产业新动能，促进交通产业发展” ，其中具 体指出要“发展车路协同、自动驾驶等相关智能交通产业。 ” 来源：东方财富、国联证券研究所 内容完整、结构合理、界限清晰的 14 个子类。以中国汽车技术研究中心牵头的 汽车行业标准组织计划在 2020 年制定 30 项以上智能网联汽车重点标准，初步建立 能够支撑驾驶辅助及低级别自动驾驶的智能网联汽车标准体系，到 2025 年制定 100 项以上智能网联汽车标准，系统形成支撑高级别自动驾驶的智能网联汽车标准体系。 目前，中汽中心已经完成了包括智能泊车、自适应巡航、盲区监测、自动紧急制动等 20 项 ADAS 功能的标准，为相关产品的大规模应用奠定了基础。 在商用车领域，特别是“两客一危”车辆（公交、客运、危化品车辆），因为其 对交通安全运行影响重大，未来两年将会强制装配 AEB，FCW 等辅助驾驶功能。而 针对普通货运车辆的推荐标准也已经颁布。考虑到商用车安全问题所造成的社会隐性 成本逐步增加，未来将有更多的辅助驾驶功能将会成为法规强制要求。在乘用车领域， 安全防护功能如 AEB 等已经在 2018 年纳入我国乘用车的新车评价规程(C-NCAP)， 缺乏相关配置的车型将难以获得较高的评级，标准引导产品升级的意味明显。 11 请务必阅读报告末页的重要声明 

12 . 行业深度研究 图表 16：智能网联汽车标准体系框架 图表 17：ADAS 智能网联汽车标准体系已完成 来源：工信部官网 来源：中汽中心（CATARC） 图表 18：主动安全/ADAS/AD 相关标准计划 图表 19：商用车主动安全法规将要实施 来源：中汽中心（CATARC） 来源：中汽中心（CATARC） 2.2 技术进步：感知/智能/通讯技术导入；ADAS 率先成熟 ➢ 感知技术发展 感知是指智能驾驶系统从环境中收集信息并从中提取相关知识的过程，通常包含 环境感知和定位两部分。其中，环境感知（ Environmental Perception ， EP ）特 指对于环境的场景理解能力，例如障碍物的类型、道路标志及标线、行人车辆的检测、 交通信号等数据的语义分类。定位（ Localization ）是对感知结果的后处理，通过定 位功能从而帮助汽车了解其相对于所处环境的位置。 感知是智能驾驶系统的基础。以摄像头为基础的视觉感知技术，因为成本较低， 获取信息丰富，有利于大规模在汽车上应用。Mobileye 已成为感知领域的头部企业， 其技术过去十年不断突破，其算法日趋成熟，芯片性能大幅提升，能够实现判断前方 车辆、行人、安全距离、车道线等功能，满足了智能驾驶大规模应用的需求。根据 Moblieye 介绍其第四代算法芯片 EyeQ4 较上一代性能提升 8 倍，EyeQ 系列 芯片累 计发货超过 5000 万块。同时，毫米波雷达、超声波雷达技术在汽车上也应用得越来 越成熟。 ➢ 算法与计算平台进步 过去十年，随着深度学习为代表的算法在人工智能领域中应用，计算机科学又进 入到了新的阶段。深度学习是用于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，并模仿 人脑的机制来解释数据的一种机器学习技术。它的基本特点，是试图模仿大脑的神经 12 请务必阅读报告末页的重要声明 

13 . 行业深度研究 元之间传递，处理信息的模式。最显著的应用是计算机视觉和自然语言处理(NLP)领 域。其需要依靠大量的数据与硬件计算能力来完善功能。谷歌，百度等科技公司纷纷 以 AI 技术为支撑，开发其无人驾驶汽车。而在计算硬件方面，英伟达（NVIDIA）、英 特尔（Intel）等计算机行业公司则推出了一系列支持无人驾驶汽车应用的计算平台。 2019 年末，英伟达推出的全新自动驾驶芯片 ORIN，其性能已高达 200TOPS（每秒 钟一万亿次运算），已能够满足 L4 级别自动驾驶的要求。 图表 20：感知识别的内容 图表 21： Moblieye 产品与技术的历程 来源：智加科技 来源： Mobileye 官网 图表 22：不同等级智能驾驶对计算能力的需求 图表 23：车联网（V2X）功能简图 来源：地平线 来源：搜狐网 ➢ 5G 时代到来，V2X 有望落地 车联网（V2X）希望实现车与车通讯（V2V） ，车与人通讯（V2P） ，车与路通讯 ，车与云端通讯（V2C）等信息交换。通过 V2X，车辆可以通过网络获取到更 （V2I） 多的道路和其他交通参与者的信息，而不是仅仅通过自车的感知和预测，能做到这样 的效果的确对自动驾驶帮助甚大，对于弥补一下感知能力的不足之处至关重要。 5G 通讯技术正在全球范围进行应用。对于智能驾驶，5G 的低延时、高带宽的 特点，为 V2X 通讯网络提供了更全面的保障。当有低延时高带宽的基础设施支撑后， 智能驾驶通过车端和云端的协同感知、计算能够发挥出更大的潜力。5G 时代的到来， 将推动车联网功能（V2X）的扩展与应用，帮助智能驾驶完善功能。 传感器、计算机、通讯、电子等技术的发展直接或者间接的推动着智能驾驶技术 的进步，智能驾驶领域也成为多产业融合发展的代表。在技术端，L3/L4 级别智能驾 驶技术的成熟度依托于各部分技术的成熟度，体现为明显的短板效应。 13 请务必阅读报告末页的重要声明 

14 . 行业深度研究 图表 24：常见乘用车 ADAS 功能、价值及其原理 价值 功能 说明 感知部分 执行部分 ACC(Adaptive Cruise 保持安全距离，自动控制巡航车速 距离传感器（微波雷达、激光 油门、挡位、制 Control) 自适应巡航系统 雷达、摄像头等） 动 LKA 车道保持系统 在车辆非受控偏离车道时，自动调节转向 车道线识别传感器（摄像头、 转向 激光雷达等） 安全控制 AEB(Autonomous Emergency 前方出现障碍物，自动紧急停车 距离传感器（微波雷达、激光 制动 （控制辅助） Braking) 自动紧急制动 雷达、摄像头等） AFL(Adaptive Front 可以根据道路的形状来改变大灯的方向。 摄像头 前大灯 Lights ) 令一些智能大灯控制系统能够根据车速和 智能大灯控制 道路环境来改变大灯的强度。 FCW(Forward Collision 检测车距，并发出警告 距离传感器（微波雷达、激光 报警（仪表显 Warning) 前撞预警 雷达、摄像头等） 示、声音、振动 等） LDW(Lane Departure 在驾驶员无意识偏出车道时发出报警 车道线识别传感器（摄像头、 报警（仪表显 Warning) 车道偏离预警 激光雷达等） 示、声音、振动 安全提醒 等） （信息辅助） DMS(Driver Monitoring 当驾驶员出现疲劳，注意力不集中的时候 摄像头 报警（仪表显 Systems)注意力检测系统 提醒驾驶员 示、声音、振动 等） BSD(Blind Spot Detection) 监视驾驶员视觉盲区，给予警告 距离传感器（微波雷达、激光 报警（仪表显 盲点检测 雷达、摄像头等） 示、声音、振动 等） AP 自助泊车 识别周围环境、实现自动停车入位 距离传感器（超声波、毫米 油门、制动、转 提升体验 波、激光雷达、摄像头等） 向 来源：国联证券研究所 ➢ ADAS 技术成熟，功能不断丰富 ADAS（先进辅助驾驶系统） 利用雷达、摄像头等传感器采集汽车周边环境数据， 进行静态、动态物体的识别、跟踪，控制系统结合地图数据进行做出行为决策，使驾 驶者觉察可能发生的危险，必要情况下直接控制车辆的刹车或者转向动作，可有效提 升驾驶安全性、舒适性。 当前，ADAS 所涉及的主要零部件毫米波雷达、超声波雷达、摄像头、电动转向、 电动刹车等已经在技术上成熟，实现了大规模量产与应用。ADAS 的功能与应用也越 来越丰富，相关测评标准已经颁布。在国家标准（2019 年） 《道路车辆先进驾驶辅助 系统(ADAS)术语及定义》中给出了 36 项 ADAS 功能，包含 FCW、BSD、HMW、 HUD 等信息辅助类 21 项，AEB、ACC、LKA 等控制辅助类 15 项。 在乘用车领域，常用的 ADAS 功能包括安全控制类的 ACC/AEB/LKS 等，预警 类的 FCW/LDW/PCW/BSD 等，其他辅助性的 AP 等功能。 对于商用车领域，因为相关零部件成熟稍晚，ADAS 装配率还比较低。量产车辆 集中在 L1 级别的功能，或者作为信息报警功能协助驾驶员，如 AEB，BSD，DMS， PCC 等功能已经开始前装搭载。随着商用车电控执行器（刹车、转向等）产品的成 14 请务必阅读报告末页的重要声明 

15 . 行业深度研究 熟，ADAS 功能在商用上也会越来越丰富。 ADAS 系统是一个复杂的系统工程，不仅是增加雷达等传感器的问题，其涉及到 整车架构、线束、人机交互、控制匹配等方面。ADAS 的车辆控技术是实现更高等级 智能驾驶的基础。汽车公司需要根据法规要求实施的时间点提前进行技术研发和产 品布局。更重要的是，ADAS 功能需要给用户提供实用的价值，如切实帮助安全行 驶、能够进行效率优化等。 图表 25：乘用车常见 ADAS 功能 图表 26：商用车紧急制动系统组成 来源：搜狐汽车 来源：瑞立科密资讯 2.3 市场需求：特斯拉引领智能驾驶体验；商用车追求安全高效 ➢ 乘用车智能驾驶市场现状 同其他很多汽车新技术一样，ADAS 的普及并不是一朝一夕的事。早期，由于 ADAS 没有规模化生产，整套系统价格不菲，主要搭载在中高端车型上。且部分 ADAS 功能操作复杂，用户认知度有限与体验不佳，在市场端存在“老手不会用，新手不会 用”等问题，影响到了市场渗透。根据威尔森咨询在 2019 年的调查，中国消费者对 智能驾驶的了解度和信赖度并不是那么高，但是他们的兴趣度非常高。可见，可靠并 且能真正满足消费者需求的智能驾驶产品将会受到市场欢迎。 图表 27： ADAS 功能体验调查，用户满意度不高 图表 28：智能驾驶用户调查，用户兴趣很高 宣传噱头 实用性大 大于实用 25% 34% 功能设计不明确 8% 误判率高 12% 操作复杂 反应不灵敏 13% 8% 来源：盖世汽车、国联证券研究所 来源：威尔森汽车智能决策 自动泊车入位（AP）功能需要通过超声波雷达、摄像头等感知车辆四周的环境， 并控制车辆纵向（前、后）与横向（左、右）运动，是典型的 L2 级 ADAS 功能。我 们以该功能为抓手，在易车网上收集了不同价位车型该功能的渗透情况，以分析 L2 级别功能在车型的渗透情况。我们发现，自动泊车功能在 30 万以上的车型配比较高 15 请务必阅读报告末页的重要声明 

16 . 行业深度研究 已经超过了 30%，而在 10~20 万区间的车型中，自动泊车功能平均普及率为 5%。 结合我国乘用车市场格局， 8~20 万的区间是销量的主力，占比达到 64%。我们推 断当前该功能的整车搭载率依然低于 10%。同时，以长城、吉利为代表的自主龙头企 业 AP 的搭载率已达到 10%以上，明显高于同价位的平均搭载率。由此可见，虽然乘 用车 ADAS 渗透率一直在稳步提升，但是因为相关功能与体验未达到消费者的预期 等因素，除了 AEB 等法规要求的基本 ADAS 功能，L2 级别的功能还主要匹配在中、 高端车型，目前市场处于导入阶段。龙头自主品牌在智能驾驶领域更加积极，其希望 以更加丰富的功能、更高的性价比的产品吸引消费者。 图表 29：乘用车市场自动泊车功能搭载情况 图表 30：中国乘用车市场汽车销量分布 8万以下 30万以上 40 13% 10% 35 20-30万 30 13% 配置占比（%） 25 20 15 10 5 0 8-20万 10万以下 10~20 万 20~30 万 30万以上 64% 来源：易车网、国联证券研究所 来源：中汽协、国联证券研究所 图表 31：20 万元以下品牌搭载 AP 功能的车型 图表 32：自主品牌 AP 功能搭载车型情况 其他, 21 吉利/领克, 26 广汽, 4 长安, 4 长城, 12 上汽, 8 红旗/奔腾, 11 来源：易车网、国联证券研究所 来源：易车网、国联证券研究所 ➢ 特斯拉带来智能驾驶全新体验与认知，L2 级市场快速增长 随着特斯拉的国产化，今年 3 月其国内销量分别达到 2620 辆、3900 辆、10160 辆，逆市大幅提升，国内纯电动车市场占有率已达到 20%以上。而在全球，特斯拉的 销量也保持着稳步提升。除了纯电动属性外，特斯拉另一个重点就是其智能驾驶功能， 与其他电动车的对比，其领先的自动驾驶功能是与其他品牌差异化的地方。在特斯拉 官网，智能驾驶功能放在显著的位置，突出其未来驾驶概念。 所有全新 Tesla 车辆均标配先进的硬件，除支持目前已实现的 Autopilot 自动 辅助驾驶功能外，将通过 OTA 软件更新，不断完善功能。环绕车身共配有 8 个摄 像头，视野范围达 360 度，对周围环境的监测距离最远可达 250 米。12 个新版超 声波传感器作为整套视觉系统的补充，可探测到柔软或坚硬的物体，传感距离和精确 度接近上一代系统的两倍。增强版前置雷达通过发射冗余波长的雷达波，能够穿越雨、 雾、灰尘，甚至前车的下方空间进行探测，为视觉系统提供更丰富的数据。目前，通 过几十万车主的应用，Autopilot 已经累积了 20 多亿英里的道路驾驶经验。系统功能 16 请务必阅读报告末页的重要声明 

17 . 行业深度研究 已包括：主动巡航控制、辅助转向、自动变道、自动泊车、车库召唤、自动驶入高速 匝道、自动识别红绿灯、路标、环岛等复杂路况并自动控制等。同时，特斯拉引领的 大屏幕车载中控，实现了更加智能的人机交互模式，极大的提高了驾驶体验。 图表 33：2012-2019 年特斯拉销量与 Autopilot 图表 34：特斯拉智能驾驶宣传 来源：华经产业研究、国联证券研究所 来源： Tesla 官网 图表 35：特斯拉智能驾驶功能 Autopilot 的历程 AUTOPILOT 1.0 AUTOPILOT 2.0 AUTOPILOT 3.0 发布时间 2014 年 2016 年 2019 年 计算芯片 Mobileye EyeQ3 英伟达 Driver PX2 特斯拉 FSD 硬件配置 前置单目摄像头*1 三目摄像头*1 三目摄像头*1 毫米波雷达*1 毫米波雷达*1 毫米波雷达*1 超声波雷达*12 超声波传感器*12 超声波传感器*12 高精度电子辅助制动和转向系统 后置摄像头*1 后置摄像头*3 侧方摄像头*2 侧方摄像头*2 应用场景 高速公路和行车缓慢的环境 高速公路、可以通过更拥堵、复杂的 城市阶段、有信号灯的复杂路口、停车标志、环 路段 岛、高速公路等 典型功能 主动巡航控制/辅助转向/自动变道/自动 车库召唤/自动调整车速/车道保持 自动识别红绿灯、路标、环岛等复杂路况并自动 泊车 控制 来源：盖世汽车等公开资料、国联证券研究所 当前，我国乘用车年销量 2000 万辆以上，L2 及以上智能驾驶功能的渗透率在低 位，市场潜力巨大。特斯拉 Model 3 被认为有可能成为 iPhone 4 一样改变时代的产 品，其功能强大的 Autopilot 在抖音、快手等社交媒体上已引起了广泛的讨论，带来 了巨大的示范效应，有望成为智能驾驶功能全面普及的加速器。一方面，更多的用户 将通过 Autopilot 熟悉智能驾驶，激发出消费者的需求。另一方面，更多的企业将智 能驾驶功能列入必选行列，如新造车势力中的蔚来、小鹏汽车等均将智能驾驶功能作 为其产品力的体现，这将推动着 L2 及 L2+的智能驾驶的在市场端的普及。根据 Marketstand 公司预测从 2019 到 2027，全球 ADAS 市场年均增速将达到 20.7% ➢ 商用车市场更加追求安全与高效，智能驾驶价值更加显性 商用车作为生产工具，投资回报比是客户价值的根本。在细分客户之中，个体用 户更加看重初始购买成本，而团体客户多选择 TCO（全生命周期费用）作为其购买 判断的依据。根据罗兰贝格测算，当前中国商用车市场总 TCO 规模为 7 万亿，其中 能源成本（油费、尿素费等）占比 31%，管理成本（司机成本等）占比 14%。而针 对附加值较高的长途干线物流牵引车来说，能源成本将达到 37%，因为需要连续驾 17 请务必阅读报告末页的重要声明 

18 . 行业深度研究 驶，司机成本占比也将提高至 23%，成本总占比约 60%，也是用户的痛点。 图表 36：国产智能驾驶平台与特斯拉对比 图表 37：全球 ADAS 市场预测 2019-2027 1600 1349 1400 1200 亿元（USD） 1000 800 GAGR 20.7% 600 400 300 200 0 2019年 2027年 来源：知乎 来源： MarketStand@2019、国联证券研究所 智能驾驶的市场价值体现为对 TCO 的显著影响，包括：通过智能驾驶可以使动 力系统运行得更加高效，降低油耗；减小了驾驶员的工作负担和对其驾驶技能的要求； 减少安全事故，节约保险费用等。根据罗兰贝格分析，国内物流行业的头部用户集中 度仍存在较大的提升空间。2017 年统计显示，中国快运行业 CR10 仅占 3%；美国 CR10 占比达到了 78%，市场集中度达到 55%。越是头部客户对于 TCO 更加重视， 对于初始购买成本不会过分敏感，对智能驾驶功能的导入越积极。 目前，基础的智能驾驶功能已经在牵引车上以“智能动力链”的形式量产，并获 得集团客户的认可。其利用车联网和地图定位，在高速公路上智能调节车速，实现发 动机与变速箱的匹配优化，降低燃油消耗。 图表 38：中国商用车 TCO 分解 图表 39：高速干线物流成为多数公司选择 来源：罗兰贝格 来源：中汽中心 图表 40：中国重卡市场客户整合趋势 图表 41：跨域物流市场规模巨大（百亿元） 来源：罗兰贝格 来源：亿欧汽车 对于更高级别的智能驾驶，行业不约而同的看好干线物流场景。据蔚来资本测算， 2019 年干线物流的市场体量 4.37 万亿元。当前，中国重卡的保有量约 750 万辆，假 18 请务必阅读报告末页的重要声明 

19 . 行业深度研究 定在市场成熟之后，L3 级别驾驶系统（在高速条件下进行自动驾驶）每套的价格为 10 万元，则市场总体量可达到 7500 亿元。并且该场景对智能驾驶需求刚性，技术要 求相对较低，更有机会实现大规模商业应用。 不论乘用车还是商用车市场，客户对智能驾驶都有需求。随着政策完善、技术成 熟、客户认知度提高，能够切实解决用户痛点的智能驾驶功能将会快速普及。 3 智能驾驶产业链：增量机会与产业重构 3.1 智能驾驶产业链：分工与合作，集成能力是关键 智能驾驶主要功能包括环境感知、决策规划、控制执行等。从功能职责分析，零 部件供应商负责提供感知相关的各类传感器，转向、制动等车辆控制执行器；整车企 业自主或者与零部件 Tier1 供应商一起负责系统的集成，主要包括：数据融合、规划 决策、车辆控制等系统功能部分。 图表 42：智能驾驶主要功能 图表 43：智能驾驶功能分工与合作 来源：国联证券研究所 来源：国联证券研究所 ➢ ADAS 产业链：自主整车集成能力有限，依赖国际 Tier1 对于 ADAS 级别智能驾驶产业链，其基本遵循着传统汽车电子产业链形式。上 游主要为 Tier2/Tier3 供应商，负责提供元器件或者次要零部件；中游系统 Tier1 供应 商通常以自己的优势产品为依托，整合次级 Tire2 供应商，为整车企业提供系统产品 与服务；下游则为整车企业。从技术角度，ADAS 功能涉及感知、控制与执行等多个 模块，需要深厚的系统集成能力，Tier1 供应商在一般扮演承上启下的角色，十分关 键。 全球市场，在乘用车领域，ADAS 系统集成商数量较多，且基本为大型汽车零部 件供应商如大陆、德尔福、博世，电装、奥托立夫等，前五名系统集成商占据全球超 过 65%的市场份额。商用车 ADAS 的系统集成商集中度更高，威伯科、大陆集团与 博世集团三家企业合计占有全球超过 60%的份额。 在国内，因为 ADAS 开发起步晚，自主整车企业更加依赖国际 Tier1 供应商，以 确保功能开发的成功率。当前，全球前十位的 Tier1 供应商均为欧/美/日企业，缺乏 19 请务必阅读报告末页的重要声明 

20 . 行业深度研究 世界级 Tier1 厂商是我国汽车电子产业的“阿喀琉斯之踵”，限制了国产汽车电子零 部件进入整车体系。成为一流汽车电子 Tier1，除了必要的规模、丰富的产品线，还 需要具备系统集成与服务能力。 图表 44： ADAS 级别智能驾驶产业链上下游 图表 45：全球 ADAS 市场 Tier1 集成商市场份额 Valeo/TRW/ 大陆, 17% Hella等, 35% 德尔福, 14% 博世, 13% 电装, 10% 奥托立夫, 11% 来源：汽车之家、国联证券研究所 来源：中国产业信息网、国联证券研究所 图表 46：博世智能驾驶产品线 图表 47：国内汽车电子企业产品线 来源：博世官网 来源：经纬恒润官网 ➢ 自动驾驶生态：产业链重构，抢占新生态的关键节点 智能驾驶达到 L4（自动驾驶）阶段，汽车行业将进入出行服务模式，整车厂商 将不再是行业的下游。数据、共享经济和人工智能技术将打破过去成熟的金字塔式的 汽车产业链结构。不同环节的企业相互合作，以实现最佳的经济效益为目标，使得数 据、技术、资本得以在整个自动驾驶产业生态之中流动、循环。原本层级分明、体系 封闭的汽车供应链将会重构，上游供应商将有机会利用其关键零部件、数据、算法等 优势成为生态网络中的关键节点。 谷歌、华为、高通等信息技术与消费电子公司正在逐步向汽车电子产业链渗透， 传统汽车行业将面临来新型行业的冲击。相对于消费电子，汽车电子对于安全性要求 高，行业具有 TS 16949、ISO 26262、AEC Q100 等多种认证标准，认证周期较长， 厂商进入整车厂配套体系至少需要 2~3 年的认证周期。未来已来，只是分布得不均 匀。建议关注华为公司汽车产业布局，其有望带动国产汽车电子供应链发展。 2019 年，华为汽车事业部成立，其旨在成为未来智能汽车领域 Tier1，并从“端 (车)-管-云”三个层次全面布局。在车端，智能电动、智能驾驶、智能座舱布局包括了 核心零部件产品，软件平台，系统方案，甚至包括开发与测试工具等。华为的布局体 20 请务必阅读报告末页的重要声明 

21 . 行业深度研究 现了其对汽车行业早已经做过深入的研究，以“增量零部件”为目标，以其 ICT 能力 “赋能”整车企业，成为下一代 Tier1 的战略目标明确。为了实现这一目标， 为基础， 华为一手抓住关键零部件，一手打造系统解决方案能力，既有广度也有深度，更容易 与整车开展不同程度的合作。同时，华为也与本土上游、生态其他环节展开了合作， 其中包括四维图新、中国汽研、航盛电子、宁德时代等。在华为的牵头下，更多本土 零部件企业有望跟随其进入到整车体系之中，借华为的扩展而成长。 图表 48：自动驾驶生态网络展望 来源：亿欧智库，国联证券研究 图表 49：华为汽车事业部布局目标成为行业 Tier1 图表 50：汽车零部件头部企业基本是 Tier1 来源：盖世汽车 来源：盖世汽车 3.2 感知层: 确定的增量市场，期待国产放量 ➢ 感知传感器种类与原理：受益于智能驾驶渗透率与等级提高 感知层的基本组成是各种类型的传感器，包括：摄像头、超声波雷达、毫米波雷 达，激光雷达等。感知是智能驾驶的基础，在一辆能够实现 L2 及以上功能的车上需 要搭载多种传感器，进行大量的冗余设计，才能确保产品的安全可靠。 智能驾驶渗透率提高与等级提升将带动传感器产业链发展。对于实现智能驾驶 功能，各公司在传感器种类与数量选择上有差异，但等级越高搭载传感器越多是确定 趋势。根据车型配置信息的相关统计，智能驾驶在 L2 需要 9~19 个传感器，包括超 21 请务必阅读报告末页的重要声明 

22 . 行业深度研究 声波雷达、 发展到 L3 需要的传感器增加到 19~27 长距离及短距离雷达和环视摄像头， 个，可能需要激光雷达、高精度导航定位等。在特拉斯、蔚来、小鹏等造车新势力产 品中，其智能驾驶功能均被作为重点产品力打造，配备了大量摄像头、毫米波雷达、 超声波雷达等传感器。2020 年 4 月上市的小鹏 P7 XPilot 3.0 系统，其首发搭载博世 第五代毫米波雷达，前置 4 个摄像头（1 个三目摄像头模块和 1 个前置安全辅助摄 、5 个增强感知摄像头、 4 个环视摄像头共 13 个摄像头， 像头） 。在感知车辆两侧和 后方情况方面，小鹏汽车用毫米波雷达+摄像头形成两套系统、互为冗余，实现全车 360 度无死角覆盖。同时，4 个环视摄像头用于 360 度影像和自动泊车功能的实现。 图表 51：雷达、超声波、摄像头应用 图表 52：各类感知传感器的优点、缺点对比 来源：中国知网 来源：中国自动驾驶安全读本 图表 53：主要感知传感器原理及比较 传感器 原理 优势 劣势 距离 应用举例 通过超声波发射装置向外发出超声波，到通过 接收器接收到 防水、防尘，监测距离在 测试角度较小， 需要 3m 倒车雷达、自动 超声波雷达 发送过来超声波时的时间差来测 算距离。一般采用 40kHz 0.1-3 米之间 在车身安装多个 泊车 探头 利用波长 1-10mm，频率 30GHz–300 GHz 的毫米波，通 不受天气情况和夜间影 行人的反射波较弱，难 大于 ACC、BSD、 毫米波雷达 过测量回波的时间差算出距离。目前车载雷达的频率主要分为 响，可以探 测远距离物 以探测 200m AEB 24GHz 频段和 77GHz 频段 体 通过摄像头采集外部图像，并通过算法进行图像识别 可分表出障碍物的大小和 受视野影响，受恶劣天 6 LDW、LKA、 摄像头 距离，能够识别行人和交 气影响，逆光或光影复 -100m PCW、360 环视 通标示 杂情况效果差 通过发射和接受激光光束，分析激光遇到目标对象后的折返时 探测精度高，方向性强， 成本高，容易受到天气 150m 探测车辆周围交 间，计算出目标对象与车的相对距离，目前常见的激光雷达为 响应快，能够快速检出目 的影响，比如雨雪、大 -200m 通信息，实现自 激光雷达 8 线、16 线和 32 线激光雷达，激光雷达线束越多，探测精 标的三维模型 雾等极端天气 动驾驶功能 度越高，安全性也越高 来源：盖世汽车、国联证券研究所 在零件价格方面，摄像头中，用于环视等的广角摄像头价格较便宜约 150 元/个， 用于前视功能的单目及多目摄像头附加值较高，价格在 600 元/套以上；毫米波雷达 24Ghz 约 300 元/个；77Ghz 约 700 元/个；超声波雷达的价格在约 70 元/个。激光 雷达由于造价较高，还只能用于试验阶段的无人汽车，尚未量产进入市场。 22 请务必阅读报告末页的重要声明 

23 . 行业深度研究 图表 54：智能驾驶等级与传感器搭载之间的关系 图表 55：智能驾驶汽车传感器配置对比 智能驾驶等级 L1 L2 L3 L4 超声波雷达 4 8 8 8 前摄像头 1 1~3 1~3 1~3 长距毫米波雷达 0~1 0~1 1~3 1~3 环视摄像头 0/4 4 4 传感器 短距毫米波雷达 0~2 2~4 2~4 估算 激光雷达 0~1 1~4 驾驶员监控摄像头 0~1 1 1 驾驶员 IR 摄像头 0~1 1 1 惯性导航 0~1 0~1 1 红外夜视 0~1 0~1 0~1 总计 6 9~19 19~27 20~31 来源：基业常青产业研究等公开资料、国联证券研究所 来源：电动邦等公开资料 ➢ 摄像头系统：芯片+算法是核心，近距应用等功能本土企业有望替代 摄像头系统是 ADAS 核心传感器，在镜头采集图像后，由摄像头内的感光组件 电路及控制组件对图像进行处理并转化为电脑能处理的数字信号，从而实现感知车辆 周边的路况情况。其最大优势在于识别内容丰富（物体是车还是人、标志牌是什么颜 色），且摄像头硬件成本相对低廉。 摄像头系统产业链环节包括：摄像头模组、芯片、视觉方案提供商（算法）、传 统 Tire1 等。摄像头模组本身的壁垒并没有很高，摄像头背后的算法和芯片才是核心。 一般而言，由从事环境感知的企业采购摄像头模组以及 ADAS 芯片，在芯片上实现 算法软件的开发，其附加值可以达到 30%-70%以上。以 Mobileye 为代表的视觉公 司已扮演二级供应商的角色，其与 Tier1 配合为 OEM 定义产品，掌握核心的视觉传 感器算法，并向下游客户提供车载摄像头模组，EyeQ 芯片以及软件算法在内的整套 方案。掌控芯片与软件算法等附加值更高环节，也是 Mobileye 能异军突起的核心原 因。目前，Mobileye 其在前视摄像头解决方案领域，市场占有率达到 70%。 图表 56：视觉系统产业链 图表 57： Mobileye 占前视摄像头市场主导地位 Others Mobileye 来源： CSDN 网站、国联证券研究所 来源： ofweek、国联证券研究所 在芯片环节，目前用于 ADAS 摄像头的芯片多数被国外垄断，主要供应商有瑞 萨电子（Renesas） 、意法半导体（ST）、飞思卡尔（Freescale）、德州仪器（TI）、 恩智浦（NXP） 、富士通（Fujitsu）、赛灵思（Xilinx） 、英伟达（NVIDIA）等，提供包 括 ARM、DSP、ASIC、MCU、SOC、FPGA、GPU 等芯片方案 。 23 请务必阅读报告末页的重要声明 

24 . 行业深度研究 Tier1 环节多为国际供应商，其提供毫米波雷达等其他传感器，配合整车主机厂 完成多传感器融合等集成工作。当前主要公司为：博世，大陆，天合, 法雷奥等。 国内企业方面，以虹软科技，Minieye 等为代表的国内科技在以识别算法为基础 切入到智能驾驶领域。经纬恒润基于 Mobileye 系统，类似 Tier1 角色为部分自主车 企提供解决方案。保隆科技、德赛西威均成功推出了 360 环视系统，并搭载到部分自 主品牌车辆上。相对前视系统而言，因为 360 环视系统、驾驶监控等功能应用于近 距场景，对摄像系统要求较低，并且其多为预警类功能，与车辆其他系统耦合度低， 部件供应商更容易进入。随着这些功能在中低价位车型上搭载，具有成本优势的本土 企业有望迎来放量。 图表 58：车载摄像头种类及应用场景 来源：保隆科技产品手册、国联证券研究所 ➢ 毫米波雷达: 77GHz 是趋势，本土企业商用车先行 毫米波雷达发射毫米波段的电磁波，利用障碍物反射波的时间差确定障碍物距离， 利用反射波的频率偏移确定相对速度。毫米波雷达穿透雾、烟、灰尘的能力强，具有 全天候（大雨天除外）全天时的优点。其缺点是无法识别物体颜色；视场角较小，需 要多个雷达组合使用；行人的反射波较弱，难以识别。目前市场上主流的 车载毫米 波雷达频段为 24GHz（用于短中距离）和 77GHz（用于长距离雷达）。但是 77 GHz 在性能和体积上都更具优势，77GHz 的距离分辨率更高，体积比 24GHz 产品小了 三分之一，是未来发展的趋势。 24GHz 雷达现在主要应用于盲点探测（BSD），市场需求来自中国品牌汽车型号； 77GHz 雷达主要用于自适应巡航控制系统（ACC），有些公司也将其用于前向碰撞预 警（FCW）和自动紧急制动（AEB）。根据中国新车评价规程（C-NCAP），自动紧急 制动系统（AEB）已纳入评分体系， 77GHz 雷达需求将会上升。当前乘用车上，毫 米波雷达主流采用“1+2+2”的方案，前向搭载 1 个 77GHz 的长距雷达，侧向和 后向各搭载 2 个 24GHz 的中短距雷达。例如：蔚来 ES8。 根据华经产业研究院发布的《2020-2025 年中国毫米波雷达行业竞争格局分析及 ，2014 年至 2018 年，中国车用雷达市场从 14.7 亿元增长到 41.4 投资战略咨询报告》 亿元，年复合增长率为 29.5%。毫米波雷达主要由大陆、博世、海拉等传统零部件巨 头所垄断。77GHZ 雷达的开发难度更高，博世、大陆、德尔福（安波福） 、电装、天 合（采埃孚）等公司已经实现了量产搭载，且均具备整车集成搭载能力 。 24 请务必阅读报告末页的重要声明 

25 . 行业深度研究 图表 59：车载摄像头分类及功能 图表 60：典型车载雷达系统搭配（1+2+2） 来源：中商产业研究院 来源：盖世汽车 国内企业，华域汽车、保隆科技、德赛西威、 森斯泰克（非上市）均在布局毫 米波雷达包括：24G Hz 和 77GHz。目前，因为产品成熟度、客户集成能力等原因， 本土企业的雷达产品并没有大规模上量。 在商用车领域，虽然市场规模较小，但近年来国家对“两危一客”等车辆有了 AEB 系统强制装配的要求，毫米波雷达系统需求刚性，有望为本土企业产品上量奠 定基础。其中，华域汽车以其 77GHz 前向毫米波雷达产品为基础，开发出适应商用 车的 AEB 系统，成为了 ADAS 系统集成商。目前，其雷达实现为金龙客车等配套供 货，已适配 7 款不同的客车车型。 图表 61：2016 年全球毫米波雷达市场格局 图表 62：保隆科技毫米波雷达产品介绍 法雷奥 4% 其他 博世 奥托立夫 12% 18% 4% 德尔福 5% 大陆 采埃孚 17% 8% 电装 富士 海拉 10% 通天 11% 11% 来源：佐思产研、国联证券研究所 来源：保隆科技产品手册 ➢ 定位及地图：高等级智能驾驶必备，政策有壁垒、国货优势大 在车辆高速运动的场景下，地图定位的优势在于获得前方超视距的感知信息，以 补充车载传感器的感知功能，为智能驾驶功能提供了决策与执行的时间余量。因此， 高精度定位功能是实现智能驾驶的必要条件。等级越高的智能驾驶对定位及地图功能 要求也越高，普通 ADAS 的定位精度要求为米级，具备 L3 功能的智能驾驶则一般需 要厘米级定位。 因为测绘及定位涉及到国家安全，对公司的资质要求高，存在政策壁垒。已经进 入赛道的的四维图新、百度、高德等本土企业将会具备优势。 25 请务必阅读报告末页的重要声明 

26 . 行业深度研究 图表 63：地图与其他传感器感知距离比较 图表 64：不同等级的智能驾驶对地图的要求 来源：四维中寰 来源：亿欧智库 安全可靠是智能驾驶技术成熟的前提。因为依赖单一传感器的定位方法存在场景 失效的可能性，需要靠多种定位手段，互相融合冗余。小鹏 P7 XPILOT 3.0 自动驾 驶辅助系统搭载了高德高精地图，同时配备双频高精 GPS、实时动态差分定位（RTK） 以及超高精度惯性测量单元（IMU）定位硬件，将可以在全场景下实现分米级定位精 度，可以大幅提升自动辅助驾驶在立交桥、隧道、地下车库等复杂交通环境以及雨雪 雾等不佳天气的有效性。目前，依靠网络 RTK 定位+惯性器件（IMU）递推+高精地 图的匹配定位，被行业认为是一种复杂条件下高精定位的较为稳妥方案。 图表 65：高等级智能驾驶定位方法 图表 66：车规级 GNSS/IMU 产品 来源：四维中寰、国联证券研究所 来源：华测导航官网、国联证券研究所 传统 GNSS 单点定位精度为米级，但在 RTK 技术的辅助下，GNSS 定位系统的 精度可达动态厘米级，满足高等级自动驾驶需求。 惯性导航是使用惯性测量单元（inertial measurement unit, IMU），以加速度测量 为基础的导航定位方法。IMU 由陀螺仪、加速度计等惯性传感器和导航解算系统集成 而成。陀螺仪和加速度计是系统的核心器件,陀螺仪测量物体的角速度,加速度计测量 物体的加速度。典型的惯导产品包含 3 组陀螺仪和加速度计,分别测量三个自由度的 角速度和加速度,通过积分即可获得物体在三维空间的运动速度和轨迹。根据法国 Yole 公司的估算，随着高等级智能驾驶应用的需求，全球 IMU 市场到 2022 年规模 将达到约 10 亿美元，到 2027 年达到 47 亿美元。 目前，以 GNSS+IMU 的高精度定位集成方案已经成熟。国内，华测导航、千寻 位置等公司已经推出相关产品与服务。未来，各家自动驾驶公司对高精度定位模块的 需求将向趋同化发展，当前预估大规模量产后价格在 4000 元左右。高精定位与地图 市场价值将会随着 L3 功能智能驾驶的普及而显现，因为政策壁垒，其有望成为本土 企业确定且能够高速成长的赛道。 26 请务必阅读报告末页的重要声明 

27 . 行业深度研究 图表 67：不同车载定位方式对比 定位方式 说明 优点 缺点 绝对定位 通过 GNSS 信号接收完成定位 全球、全天候、 依赖卫星、易受电磁环境干扰 全天时高精度厘 等 米级定位 预测定位 利用惯性测量单元（陀螺仪和加速度计）测量得到载体 频率非常高，短 误差随着时间累积，且高性能 相对于惯性空间角运动和线运动参数，并通过惯性导航 时精度高 IMU 价格昂贵 解算得到载体速度、位置、姿态 匹配定位 激光点云定位需要预先制作地图，然后用实时点云和地 没有 GNSS 情况下 需要预先制作地图同时要定期 图进行匹配，来计算激光雷达的位置和姿态，再通过激 也可以工作，鲁 更新地图，雨雪天气也会受到 光雷达与 IMU 之间的外参，得到 IMU 的位置和姿态 棒性比较好 影响 来源：国联证券研究所整理 3.3 执行层：底盘电控有壁垒，动力升级有机会 电控执行器实现是智能驾驶的基础，车辆的前进、后退与转向，需要由底盘控制 系统和动力控制系统配合完成。因为直接涉及到整车安全，整个系统对可靠性、响应 性等有很高的要求。 ➢ 底盘电控：门槛高，国产放量还需要时间 底盘电子包括转向系统、刹车系统等，底盘的电控/电气化升级需求明确：一方面 满足智能驾驶线控的要求，另一方面，刹车控制也是新能源车能量回收重要部分，直 接影响电动车的行驶里程。 底盘电子系统主要包括：电动助力转向系统（EPS） ，智能刹车系统（IBS） ，以 。在实现 L2 智能驾驶 及将制动、转向、动力输出集成在一起的电子稳定系统（ESC） 中，EPS, IBS, ESC 都将成为必须配置。目前，国内底盘电子市场基本上为国际零件 供应商占据，特别是 Tier1 供应商有着巨大的优势。 图表 68：2017 年国内电动转向（EPS）市场格局 图表 69：2017 年国内（ESC）市场格局 Other Other Mando 14% 23% Bosch Bosch 7% 33% 36% Mando Delphi 5% 10% Nexteer 8% TRW NSK 10% Continental JTEKT 10% 26% 18% 来源：佐思产研、国联证券研究所 来源：佐思产研、国联证券研究所 国际供应商壁垒的形成原因包括： （1）制动与转向零部件直接关系到车辆安全， 性能要求很高。其需要将机械件、传感器、控制器在零部件级别实现高度集成，并具 备高可靠性。这需要长期的工程开发，积累大量测试验证数据以满足 ISO26262 等安 全认证要求。 27 请务必阅读报告末页的重要声明 

28 . 行业深度研究 电动助力转向（EPS）系统主要包括机械式转向器、转矩传感器、电动机、减速 机构、电子控制单元（ECU）以及车速传感器。当驾驶员转动方向盘时，转矩传感器 将采集到的作用于方向柱上的转矩信号传给 ECU，ECU 再综合车速传感器信号，确 定助力电机的旋转方向以及助力电流大小，并控制电机输出助力。EPS 可以很好地 实现所设计的理想助力特性，给驾驶员提供良好路感，保证汽车低速时的转向轻便性 以及高速时的方向稳定感。 智能刹车（IBS）的代表系统为博世的 iBooster。其剔除了真空助力泵，集成了 各种传感器、控制器，使其体积更小，方便安装。在使用时，传感器会将刹车的行程 信号传递给 iBooster 的控制单元，控制单元会根据信号计算出 iBooster 输出电机应 该输出多少扭矩，这个扭矩会作用在一套齿轮机构上，通过齿轮机构将这个扭矩转化 为刹车主缸的刹车力，再由这个刹车力改变刹车液压，最终控制刹车卡钳进行刹车。 IBS 目前只有博世、大陆、采埃孚/天合具有完备的设计技术与量产能力。 图表 70：电动助力转向系统结构示意图 图表 71：博世 iBooster 产品各组成部分示意图 来源：中国知网 来源：博世、国联证券研究所 （2）国际 Tire1 能够开发出 ESC 等系统解决方案，减轻了整车厂集成难度。其 拥有丰富的产品线包括相应的传感器、执行器、控制，并应用长期累积的整车控制软 件算法，形成了一套较为完整的解决方案。 以转弯情况为例，为实现车辆平稳运行， ESC 需要计算汽车侧向力、纵向力等，再综合实现对转向角度、刹车动作、动力输出 的调整，这需要可靠的控制策略及大量的路试标定工作，提高了技术门槛。 图表 72：博世车身稳定系统(ESC)组成及原理 来源：博世，公开资料整理、国联证券研究所 （3）零部件供应商本地化生产，实现了系统的成本降低。2019 年，博世在南京 28 请务必阅读报告末页的重要声明 

29 . 行业深度研究 的 iBooster 生产基地已经投产，产能将达到 40 万件。其对于南京工厂产能的计划是 按照 53%的年复合增长率增长，至 2024 年该工厂将达到 320 万件的产能。根据罗 兰贝格的报告，电控刹车量产价格约为 2000 元，电控转向系统价格将在 2000 元左 右。 国内厂商华域汇众、伯特利、拓普集团、亚太等厂商均有布局 IBS，ECS 等领域， 易力达、豫北等企业也有 EPS 产品，德尔股份开发了 EHPS 主要用于商用车领域。在 底盘电控领域，产业格局稳定，国内企业的产品大多还处于样车搭载阶段，能否形成 批量销售还需要进一步观察。 ➢ 动力电控：智能控制，商用车 AMT 推广受益 动力控制包括动力控制、档位控制等。在乘用车上，无论是传统动力还是新能源， 控制都为电子控制，但在商用车上，目前绝大部分还在使用 MT，AMT 等电控变速箱 一直因为成本、超载、油耗等问题没有得到大规模使用，成为动力电子控制最后的缺 口。 AMT 是在传统的手动变速箱 MT 的本体上增加自动换挡执行机构（档位、离合 执行器等）与控制器（TCU） ，相对改动小、成本低。目前，ZF 等跨国企业已经开始 在本土生产 AMT，国内企业法士特的 AMT 已完成了自主开发，有效降低了 AMT 成 本。在治理超载的法规要求下，车辆行驶日趋规范。 智能驾驶赋能 AMT，将会对 AMT 在重卡上渗透起到促进作用。未来 1~2 年， 在多重合力下，重卡 AMT 的快速普及已经不可避免，到 2025 年重卡 AMT 匹配率 有望超过 50%。 在高速物流场景下，智能驾驶技术能够通过网联功能提前获取前方道路情况，对 工况进行预判，以自动调整发动机的输出与换挡策略，保持动力总成工作在最佳经济 区，这将显著提升车辆的燃油经济性，同时降低了对驾驶员工作强度和技能的要求。 目前，该功能已经在福田戴姆勒的车型上实现了批量上市。在更高等级的智能驾驶中， 通过 V2X 技术，还能够实现多车的编队行驶，通过减低后车的风阻实现油耗的进一 步下降。这些功能实现均需要基于 AMT/AT 等电控变速箱完成。 图表 73：AMT 产品介绍 图表 74: 车智能驾驶功能：预测驾驶 来源：卡车之家 来源：大陆集团，国联证券研究所 29 请务必阅读报告末页的重要声明